代码基于每个类别的好客户和坏客户的比例计算了WoE值。

正确答案是：B: 将非数值变量转换为数值变量

专业分析：
这段代码实现了WoE（Weight of Evidence）编码，它是一种将分类变量转换为数值变量的方法。具体来说，WoE编码通过计算每个类别的“好”样本和“坏”样本的比例，并取其对数来实现。这个过程可以帮助模型更好地捕捉不同类别之间的差异。

代码解释：
```python
grouped['WoE'] = np.log((grouped['good'] / total_good) / (grouped['bad'] / total_bad))
```
- `grouped['good'] / total_good`：计算每个类别中的“好”样本占总“好”样本的比例。
- `grouped['bad'] / total_bad`：计算每个类别中的“坏”样本占总“坏”样本的比例。
- `np.log(...)`：对上述两个比例的比值取对数，得到每个类别的WoE值。

因此，这段代码的功能是将分类变量转换为数值变量，以便于后续的建模和分析。选项A、C和D都不涉及将非数值变量转换为数值变量，所以不正确。